http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Visualisasi Data Penjualan untuk Menentukan Bussiness Insight menggunakan Metabase pada Perusahaan Retail

## Global
Sales Data Visualization to Determine Business Insight using Metabase in a Global Retail Company
1 Fandy Setyo Utomo, 2 Zuhriyatul Lubna*
*1 Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Amikom Purwokerto, Jl. Letjend Pol. Soemarto no. 127, Purwanegara, Purwokerto Utara, Banyumas, Jawa Tengah.
2 Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Amikom Purwokerto, Jl. Letjend Pol.
Soemarto no. 127, Purwanegara, Purwokerto Utara, Banyumas, Jawa Tengah. e-mail: fandy_setyo_utomo@amikompurwokerto.ac.id, * zuhriyatullubna@gmail.com
( received: 13 January 2024, revised: 26 April 2024, accepted: 19 July 2024)

## Abstrak
Dalam era globalisasi bisnis yang dinamis, analisis dan visualisasi data penjualan menjadi kunci untuk pengambilan keputusan strategis. Penerapan Metabase sebagai alat utama visualisasi dan analisis data penjualan dalam konteks perusahaan retail global, khususnya di sektor penjualan online . Perusahaan XYZ menjadi subjek penelitian dengan tantangan kompleks dalam mengelola data penjualan yang luas dan beragam. Metabase diadopsi sebagai solusi untuk menghadapi kompleksitas ini, memungkinkan perusahaan untuk mendapatkan wawasan mendalam terkait tren penjualan, preferensi konsumen, dan peluang pertumbuhan yang tersembunyi. Visualisasi data, melalui Metabase , memainkan peran kunci dalam  mentransformasikan  informasi  rumit  menjadi  representasi  visual  yang  mudah  dipahami, membantu analis dan pemangku kepentingan bisnis menemukan pola dan tren penting. Hasil penelitian mengungkapkan  pola  pembelian  produk  bersamaan,  memberikan  peluang  untuk  meningkatkan penjualan melalui promosi atau bundling produk. Identifikasi kategori produk yang diminati pelanggan dalam  satu  transaksi  memberikan  wawasan  penting  untuk  manajemen  stok  dan  strategi  pemasaran. Analisis preferensi gender pelanggan membuka peluang untuk mengarahkan strategi pemasaran yang lebih spesifik, dengan fokus pada mayoritas gender tertentu. Rekomendasi yang dihasilkan mencakup peningkatan  promosi  atau  bundling  produk  yang  sering  dibeli  bersama,  serta  implementasi  strategi pemasaran yang lebih terfokus berdasarkan preferensi kategori produk dan gender pelanggan. Artikel ini bertujuan memberikan kontribusi pada literatur ilmiah tentang aplikasi praktis visualisasi data dalam konteks analisis penjualan, dengan fokus pada pengembangan keputusan bisnis dan strategi pemasaran yang efektif.
Kata kunci: visualisasi, analisis, bussiness insight, metabase

## Abstract
In the era of dynamic business globalization, sales data analysis and visualization are key to strategic decision making. The application of Metabase as the main tool for visualization and analysis of sales data  in  the  context  of  global  retail  companies,  especially  in  the  online  sales  sector.  XYZ  Company became the subject of research with complex challenges in managing extensive and diverse sales data. Metabase was adopted as a solution to deal with this complexity, enabling the company to gain deep insights into sales trends, consumer preferences, and hidden growth opportunities. Data visualization, through Metabase, plays a key role in transforming complex information into easy-to-understand visual representations,  helping  analysts  and  business  stakeholders  spot  important  patterns  and  trends. Research results reveal patterns of concurrent product purchases, providing opportunities to increase sales through promotions or product bundling. The identification of product categories that customers are  interested  in  within  a  single  transaction  provides  important  insights  for  stock  management  and
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
marketing strategies. Analysis of customer gender preferences opens up opportunities to direct more specific  marketing  strategies,  focusing  on  the  majority  of  a  particular  gender.  The  resulting recommendations include increased promotion or bundling of frequently purchased products together, as well as implementation of more focused marketing strategies based on product category preferences and  customer  gender.  This  article  aims  to  contribute  to  the  scientific  literature  on  the  practical application of data visualization in the context of sales analysis, with a focus on developing effective business decisions and marketing strategies.

## Keywords: visualization, analytics, business insight, metabase

## 1 Pendahuluan
Kemajuan  dalam  era  globalisasi  telah  mengubah  lanskap  bisnis  secara  signifikan  dengan menghapuskan batas-batas geografis dan membuka peluang baru bagi perusahaan untuk berkembang secara  internasional.  Globalisasi  tidak  hanya  mengubah  cara  perusahaan  beroperasi,  tetapi  juga menghadirkan tantangan dan peluang baru yang mempengaruhi strategi, pasar, dan kompetisi di tingkat global.  Dalam  konteks  ini,  analisis  dan  visualisasi  data  dalam  bisnis  menjadi  elemen  kunci  dari pengambilan keputusan strategis. Dengan memanfaatkan teknik analisis yang tepat dan alat visualisasi yang canggih, perusahaan dapat mengidentifikasi tren, pola, dan peluang yang mungkin terlewatkan dengan pendekatan konvensional. Visualisasi data memungkinkan pemangku kepentingan bisnis untuk memahami informasi yang kompleks dengan lebih mudah dan cepat, sehingga memungkinkan mereka untuk mengambil keputusan yang lebih tepat dan efektif.
Di era globalisasi yang dinamis ini, di mana perubahan dapat terjadi dengan cepat, kemampuan untuk  menganalisis  dan  memvisualisasikan  data  dengan  baik  menjadi  kunci  untuk  mempertahankan keunggulan  kompetitif  dan  menghadapi  tantangan  bisnis  dengan  lebih  baik.  Oleh  karena  itu, penggunaan analisis dan visualisasi data dalam bisnis tidak hanya menjadi suatu keharusan, tetapi juga menjadi faktor kritis dalam kesuksesan jangka panjang perusahaan di pasar global yang kompetitif.
Perusahaan  XYZ,  sebagai  subjek  penelitian,  mewakili  organisasi  yang  beroperasi  di  sektor penjualan online .  Dengan  cakupan  data  yang  luas  dan  beragam,  tantangan  yang  dihadapi  dalam mengolah  informasi  penjualan  menjadi  dasar  kebijakan  bisnis  menjadi  semakin  kompleks.  Sebagai respons terhadap kompleksitas ini, perusahaan XYZ memutuskan untuk mengadopsi Metabase sebagai alat utama untuk memvisualisasikan dan menganalisis data penjualan mereka. Keputusan ini didorong oleh kebutuhan untuk mendapatkan wawasan yang lebih mendalam terkait tren penjualan, preferensi konsumen, dan peluang pertumbuhan yang tersembunyi.
Visualisasi merupakan sebuah proses mentransformasikan informasi rumit ke dalam representasi visual yang dapat mudah dipahami. Proses ini dapat melibatkan tools seperti metabase dimana nantinya tools tersebut akan mengubah data yang sudah diolah menjadi grafik, pola, bagan, atau tabel sehingga dapat  mudah  tersampaikan  kepada  para  menerima  informasi.  Visualisasi  data  memungkinkan  analis dan pemangku kepentingan bisnis untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik, menemukan pola, dan menemukan tren penting dalam penjualan global [1].
Metabase merupakan sebuah aplikasi yang sering digunakan untuk keperluan business inteligence yang  memungkinkan  visualisasi  data  melalui  grafik  dan  seringkali  memudahkan  proses  analisis. Sumber data bisnis yang diolah seringkali berasal dari brtmacam-macam tempat. Oleh karena itu, data warehouse yang dapat menyimpan dan menyajikan informasi lebih mudah diperlukan [2].
Melalui  penelitian  ini,  kami  bertujuan  untuk  secara  khusus  menemukan  pandangan  bisnis  baru yang  dihasilkan  dari  proses  pengolaha  data  menggunakan Metabase di  lingkungan  perusahaan retail global,  dengan  mempertimbangkan  integrasi  yang  cermat  dengan  sistem  informasi  yang  sudah  ada. Lebih  lanjut,  fokus  utama  penelitian  ini  adalah  mengungkapkan  wawasan  bisnis  yang  telah  berhasil ditemukan melalui proses visualisasi data yang dilakukan dengan Metabase . Dengan demikian, artikel ini berupaya memberikan kontribusi pada literatur ilmiah terkait aplikasi praktis visualisasi data dalam konteks analisis penjualan di perusahaan modern.

## 2 Tinjauan Literatur
Penelitian terkait yang menggunakan Tableau sebagai alat visualisasi dan data penjualan barang retail  seluruh  dunia  sebagai  objek  penelitian  menghasilkan  informasi  dari  visualisasi  dan  informasi
dashboard  bahwa  New  Zealand  adalah  negara  dengan  penjualan  tertinggi  sebesar  14,147,407.  Pada grafik garis, penjualan stabil dari tahun 2010 hingga 2016 dengan rata-rata 300 juta penjualan per tahun. Namun,  pada  tahun  2017,  penjualan  turun  drastis  menjadi  hanya  189,072,153.  Selain  itu,  barang perawatan diri atau personal care , yang merupakan barang yang paling banyak dibeli konsumen, telah terjual sebanyak 207,697,272 produk [1]. Kemudian pada penelitian dengan metode yang sama yaitu Tableau sebagai visualisasi, menghasilkan kesimpulan bahwa untuk dapat menyampaikan pemahaman serta  perbandingan  untuk  seluruh  masyarakat  di  Indonesia  terkait  dengan  bencana  alam  banjir  yang banyak terjadi di indonesia dalam rentang waktu 15 tahun dengan menerapkan business intelligence dengan  tahapan  ETL  ( Extract,  Transform,  Load )  menggunakan platform  tableau  public diharapkan kedepannya dapat menjadi solusi untuk menganalisa suatu data dengan visualisasi yang menarik dan mudah dipahami oleh kalangan umum di indonesia terkait bencana alam yaitu banjir [3]. Penelitian lain dengan judul “Dashboard Untuk Visualisasi Data Penjualan Barang Pada Toko Puppets Skateboard Semarang Menggunakan Tableau” menghasilkan kesimpulan bahwa visualisasi menggunakan Tableau berhasil dilakukan, hal ini dapat dilihat berdasarkan penerapan dashboard pada Toko Puppets mampu membantu owner Toko dalam pengambilan keputusan untuk kemajuan bisnis kedepannya [4].
Kemudian pada penelitian lain dengan judul “Pemanfaatan Google Data Studio Untuk Visualisasi Data Bagi Kepala Gudang UD. Salim Abadi” oleh Tri Astuti, Sita Muharni dkk. yang memanfaatkan Google  Data  Studio sebagai  media  visualisasi  data  menghasilkan  kesimpulan  bahwa  dengan memanfaatkan media tersebut dapat membantu pihak kepala gudang UD. Salim Abadi untuk membuat laporan data penjualan dan persediaan secara lebih rinci dan spesifik, kemudian hasil visualisasi dari Google Data Studio lebih mudah dicermati dan dipelajari untuk membantu pengambilan keputusan [5]. Penelitian  lain  dengan  judul  “Visualisasi  Data  Hasil  Uji  Kompetensi  Jurusan  Rekayasa  Perangkat Lunak  SMK  Negeri  3  Metro  Oleh  Dinas  Perindustrian  dan  Perdagangan  Provinsi  Lampung  2021” dengan media visualisasi yang sama yaitu Google Data Studio ,  menyebutkan bahwa hasil penyajian visualisasi  dapat  terbaca  dengan  baik  kemudian  dari  penyajian  tersebut  dapat  diambil  keputusan bahwasannya diperlukan adanya pengembann untuk mengadakan uji kompetensi dengan peserta yang lebih banyak [6].
Pada penelitian oleh Muhammad Radhi, Amalia, dkk. dengan judul “Analisis Big Data Dengan Metode Exploratory Data Analysis (EDA) dan Metode Visualisasi Menggunakan Jupyter Noteboo k” dengan  dataset  yang  berjumlah  217244  data  di  dalam  6  kolom.  Kesimpulan  yang  didapatkan  dalam penelitian tersebut adalah penjelasan mengenai hasil visualisasi data dengan menunjukkan penjualan barang  elektronik  paling  banyak  dan  penjualan  paling  sedikit  dari  bulan  Januari-Desember  2019. Penelitian  ini  juga  menyarankan  bahwa  untuk  peneliti  selanjutnya  dapat  mengembangkan  model visualisasi data seperti pie chart, scatter plot , dan box plot [7].
Berdasarkan  pada  penelitian  terdahulu  yang  sudah  diuraikan  diatas,  proses  visualisasi menggunakan  tiga  platform  yaitu Tableau,  Google  Data  Studio dan Jupyter  Notebook disimpulkan bahwa  visualisasi  data  memainkan  peran  krusial  dalam  memperjelas  informasi  kompleks, memungkinkan pemangku kepentingan untuk dengan cepat memahami tren, pola, dan insight penting. Dengan bantuan visualisasi data, proses pengambilan keputusan dalam bidang bisnis maupun bidang lainnya  dapat  dioptimalkan,  pengambilan  keputusan  menjadi  lebih  informasional,  dan  pemecahan masalah  dapat  dilakukan  secara  efisien,  menghasilkan  perbaikan  yang  signifikan  dalam  kinerja  dan hasil. Selanjutnya pada penelitian ini akan menggunaknan metabase sebagai media visualisasi dari data hasil  penjualan  yang  sebelumnya  sudah  melewati  tahapan  ETL (Extract,  Transform,  Load )  untuk selanjutnya akan dilakukan analisa insight bussiness yang tepat bagi perusahaan tersebut.

## 3 Metode Penelitian
Langkah-langkah yang ditempuh pada penelitian ini tertuang dalam bagan Metode Penelitian pada Gambar 1.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Berdasarkan  tahapan  penelitian  yang  telah  dicantumkan  dalam  bagan  diatas,  pembahasan mengenai masing-masing tahapan adalah sebagai berikut :

## 3. 1 Studi Literatur
Tahapan  awal  dari  penelitian  ini  yaitu  studi  literatur.  Menurut  Creswell,  John.  W. (2014;40)  studi  literatur  merupakan  suatu  rangkuman  tertulis  yang  mencakup  artikel  dari jurnal,  buku,  dan  dokumen  lainnya  yang  mendefinisikan  teori  dan  menyediakan  informasi mengenai masa lalu dan masa kini untuk diorganisasikan. Kemudian, menurut M. Nazir dalam sebuah  buku  berjudul  Metode  Penelitian  mengatakan  bahwa  studi  literatur  adalah  metode pengumpulan  data  yang  melibatkan  analisis  dan  penelaahan  terhadap  buku-buku,  literatur- literatur, catatan-catatan, dan laporan-laporan yang relevan dengan masalah yang sedang di investigasikan. Metode studi literatur digunakan sebagai cara untuk mengumpulkan data dan sumber yang terkait dengan topik penelitian yang sedang diteliti [8]. Pada tahap ini dilakukan pencarian  yang  digunakan  untuk  mencari  permasalahan  sekaligus  solusi  yang  ada  untuk selanjutnya  diterapkan.  Hal  ini  berguna  karena  membantu  memastikan  keberhasilan penelitian.

## 3. 2 Data Preparation
Tahapan kedua yaitu pengumpulan data. Penelitian ini menggunakan data sekunder. Data sekunder merupakan sebuah data didapatkan dari data tangan kedua yaitu berupa dataset [9]. Dataset adalah sebuah kumpulan data yang berasal dari informasi-informasi pada masa lalu dan  siap  untuk  dikelola  menjadi  sebuah  informasi  baru  [10].  Selain  itu  juga  menggunakan beberapa  jurnal  ilmiah  dan  artikel  ilmiah  terdahulu  sebagai  referensi  dalam  menemukan informasi dan visualisasi dalam dashboard.
3. 3 Data Cleaning menggunakan ETL (Extract, Transform, Load)
Setelah data preparation terselesaikan dilanjutkan ke tahap data cleaning . Data cleaning yaitu menghilangkan data yang tidak diperlukan seperti menangani missing value, noise data serta menangani data – data yang tidak konsisten dan relevan [11]. Tujuan dari pemrosesan data  cleaning yaitu  untuk  menghasilkan  data  yang  dapat  diproses  dan  dianalisis  untuk pengambilan keputusan.
Studi Literatur Data Preparation
Data Cleaning
Menggunakan ETL ( Extract, Transform,
Load ) Implementasi Metabase

## Analisa Hasil Visualisasi
Dashboard
Gambar 1. Tahapan penelitian
Volume 13, Nomor 4, 2024: 1402-1410
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Proses    ETL    ( Extract,    Transform,    Load )    adalah    proses    yang    digunakan    dalam mengambil,    memproses  dan    menggabungkan    data  dari  berbagai  sumber  internal  dan eksternal sebelum dimasukkan  ke  dalam suatu data warehouse yang akan dilakukan. Proses ini  dilakukan  untuk  menstandarisasikan  data  yang  akan    digunakan    dan    tahapan    ini merupakan  proses  yang  sangat  penting  dalam  pembuatan  suatu  data warehouse  [12]. Tujuan dari proses ETL yaitu untuk memastikan bahwa data yang akan di visualisasikan dan dianalisis adalah benar benar data yang bisa dipercaya dan bersih.

## 3. 4 Implementasi dan Analisis Visualisasi
Setelah melakukan tahapan ETL ( Extract, Transform, dan Load ) tahap terakhir yaitu data yang sudah valid selanjutnya di implementasikan kedalam platform metabase . Dalam proses implementasi  mencakup  proses  tahap  import  data  setelah  itu  tahap  eksekusi  data  untuk dilanjutkan kedalam worksheet baru. Dari data yang diperoleh tersebut dapat divisualisasikan kedalam dashboard. Dashboard mengacu pada antarmuka pengguna visual yang menampilkan informasi  dengan  cara  yang  mudah  dipahami,  yang  digunakan  untuk  memonitor  dan mendukung  pengambilan  keputusan  berdasarkan  data  terkait  dengan  penjualan  pada perusahaan retail global. Dashboard dapat dianggap sebagai alat yang terdiri dari informasi dan visualisasi geografis, yang berfungsi sebagai pengukur dan indikator dalam pemantauan dan  pengambilan  keputusan  dalam  konteks Business  Intelligence (BI).  Setelah  dilakukan tahap Design Data Warehouse , silanjutnya dilakukan Construction . Dimana tahapan ini berisi proses  pembangunan data  warehouse hasil  rancangan  star  skema  yang  telah  dibuat  pada proses design, menggunakan  metabase.  Untuk menginstal Metabase pada Instace-metabase menggunakan  perintah Docker  Compose. Selanjutnya  disimpan  dengan  nama docker- compose.yaml pada  direktori Instace-metabase kemudian install  docker  compose.yml, dilakukan    pemeriksaan  apakah container telah  terinstal  pada Instance  -metabase .  Setelah metabase  di install pada docker kemudian  dijalankan  di  browser  dengan  alamat  url  (ip eksternal  pada instance  metabase:port )  yaitu  http://34.135.234.230:3000/.    Selanjutnya koneksikan data warehouse postgresql di metabase dan isi Host sesuai dengan IP Eksternal Instance-dwh  dan  pada  data  lainnya  sesuai  dengan docker-compose  postgresql yang  telah dibuat.

## 4 Hasil dan Pembahasan
Hasil yang diperoleh setelah melakukan seluruh tahapan metode penelitian pada bagan diatas, akan diuraikan sebagai berikut.

## Data Preparation
Data preparation adalah tahapan untuk memperbaiki masalah yang terdapat pada data sebelum data  masuk  ke  tahap  modeling  sehingga  menghasilkan  modeling  yang  bagus  [13].  Dalam data preparation terdapat tahap preprocessing. Preprocessing pada dataset merupakan sebuah proses yang dijalankan  sebelum  menganalisis  dataset  dimana  dataset  tersebut  akan  diolah  menjadi  format  yang normal  dengan  tujuan  menjadikan  data  berformat  standart  bagi machine  learning [14].  Proses  Data Preparation ditunjukkan oleh Gambar 2.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Pada  Gambar  2.  merupakan  data  mentah  yang  akan  diolah,  data  tersebut  bersumber  dari berbagai format seperti csv, json, avro, parquet dan xls.

## Data Cleaning
Tahap data cleaning menggunakan tahapan ETL ( Extract, Transform, Load ) yang bertujuan untuk menyortir  serta  memfilter  data  yang  sudah  tidak  digunakan  lalu  dikeluarkan.  Proses  tahapan Data Cleaning ditunjukkan pada Gambar 3 sebagai berikut.
Pada Gambar 3. Diatas merupakan hasil dataset yang sudah diolah atau sudah diberlakukan data cleaning menggunakan tahapan ETL ( Extract, Transform, dan Load ).

## Implementasi dan Analisis Hasil Visualisasi
Visualisasi  data  berarti  menggambar  tampilan  grafik  untuk  menampilkan  data.  Terkadang setiap    titik  data    di    gambar,    seperti    dalam scatterplot ,    terkadang    ringkasan    statistik    dapat ditampilkan,    seperti    dalam  histogram.    Tampilan    utamanya    deskriptif,    berkonsentrasi  pada  data ‘mentah’ dan ringkasan sederhana [15]. Visualisasi data penjualan menyajikan data yang telah diolah pada  data  warehouse.  Tahapan  dari  Implementasi  setelah  dilakukan  proses  ETL  terhadap  data ditunjukkan oleh Gambar 4.
Gambar 3. Salah satu proses ETL yang dilakukan
Gambar 2. Data yang akan diolah dengan berbagai format
Gambar 4. Data pada metabase
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Pada Gambar 4 merupakan tampilan data-data yang sudah terhubung ke platform Metabase . Kemudian  dilakukan  proses  visualisasi  menjadi  bentuk  gambar,  diagram  atau  animasi  untuk mempermudah dalam pembacaan suatu informasi, proses ini menggunakan metabase. Kemudian pada Gambar 5. Dibawah ini merupakan isi dari beberapa table .
Pada Gambar 5. menampilkan isi dari data table Time Dimension yang berisi beberapa field seperti Full Date, Day Of Week, Day Of Month, Day Of Year, Week Of Year, Month, Quarter, Year, Orders ID, Formatted Date.
Pada Gambar 6. Merupakan hasil visualisasi dari table Product Name . Analisa yang dilakukan pada  visualisasi bar  chart tersebut  yaitu  digunakan  untuk  mengetahui  produk-produk  apa  saja  yang banyak dibeli dalam sekali pesan. Kemudian Bussiness Insight yang didapatkan dari visualisasi table Product  Name yaitu  dapat  mengidentifikasi  produk-produk  yang  paling  sering  dibeli  dalam  satu pesanan. Produk-produk ini mungkin memiliki sinergi yang baik atau dapat diiklankan bersama untuk meningkatkan  penjualan.  Aksi  yang  mungkin  disarankan  untuk  pengambilan  keputusan  adalah meningkatkan  promosi  atau  bundling  produk  yang  sering  dibeli  bersama  untuk  meningkatkan penjualan.

## Gambar 5. Isi table time dimension
Gambar 6. Visualisasi bar chart nama product  dengan banyak pembelian dalam sekali                  pesan (rate)
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Hasil  visualisasi  selanjutnya  yaitu Visualisasi  Row  Chart untuk Category Produk  dengan Pembelian Terbanyak ( Rate) dalam Sekali Pembelian ditunjukkan oleh Gambar 7. Dari row chart ini, Business  Insight yang  didapatkan  yaitu  mengidentifikasi  kategori  produk  yang  paling  diminati pelanggan dalam satu transaksi. Ini dapat membantu dalam merencanakan stok, memperkuat penawaran produk, atau mengarahkan strategi pemasaran khusus untuk meningkatkan penjualan dalam kategori tertentu.
Analisa yang dilakukan pada visualisasi bar chart pada Gambar 8 adalah untuk mengetahui jumlah mayoritas gender pelanggan dari perusahaan retail tersebut. Bussiness Insight yang didapatkan adalah dapat mengarahkan strategi pemasaran secara lebih spesifik. Produk atau kampanye pemasaran tertentu dapat difokuskan pada preferensi gender mayoritas, atau insigh t lainnya yaitu mengidentifikasi peluang untuk meningkatkan daya tarik pada kelompok gender tertentu.

## 5 Kesimpulan
Proses  pembersihan  data,  menggunakan  pendekatan  ETL,  bertujuan  menghilangkan  data  yang tidak  relevan.  Setelah  tahap  tersebut,  dilakukan  visualisasi  data  menggunakan Metabase .  Hasil visualisasi  mengungkapkan  pola  pembelian  produk  bersamaan,  memunculkan  peluang  untuk meningkatkan  penjualan  melalui  promosi  atau bundling produk.  Kategori  produk  yang  diminati pelanggan dalam satu transaksi juga teridentifikasi, memberikan wawasan untuk manajemen stok dan strategi pemasaran. Selain itu, analisis terhadap preferensi gender pelanggan memberikan insight untuk
Gambar 7. Visualisasi row chart untuk category produk dengan pembelian terbanyak (rate) dalam sekali pembelian

## Gambar 8. Visualisasi bar chart untuk jumlah mayoritas gender pelanggan
mengarahkan strategi pemasaran yang lebih spesifik. Sebagai contoh, produk atau kampanye pemasaran dapat  difokuskan  pada mayoritas  gender  tertentu, meningkatkan  daya  tarik  pada  kelompok  tersebut. Sebagai rekomendasi, disarankan untuk meningkatkan promosi atau bundling produk yang sering dibeli bersama  untuk  meningkatkan  penjualan.  Strategi  pemasaran  yang  lebih  terfokus  dapat diimplementasikan berdasarkan preferensi kategori produk dan gender pelanggan. Dengan demikian, analisis data dan visualisasi memberikan pandangan yang bernilai dalam pengambilan keputusan bisnis dan pengembangan strategi pemasaran yang efektif.

## Referensi
[1] S. N. Zahra and P. E. P. Utomo, “Visualisasi Data Penjualan Barang Retail di Seluruh Dunia Menggunakan  Tableau,” J.  Nas.  Ilmu  Komput. ,  vol.  4,  no.  3,  pp.  12–21,  2023,  doi: 10.47747/jurnalnik.v4i3.1217.
[2] R.  Rafid  Adityo,  “Pengembangan  Aplikasi Qiscus  Meet Menggunakan JITSI  Open  Source Framework ,” 2022.
[3] D.  Triyanto,  M.  Sholeh,  and  F.  Hasan,  “Implementasi Business  Intelligence Menggunakan Tableau untuk Visualisasi Data Dampak Bencana Banjir di Indonesia,” Djournals.Com , vol. 3, no. 6, pp. 586–594, 2023, doi: 10.30865/klik.v3i6.769.
[4] T.  Purwani,  A.  Wahyuni,  A.  P.  Wicaksono,  H.  D.  Charunia,  J.  Tengah,  and  P.  Skateboard, “Dashboard untuk Visualisasi Data Penjualan Barang pada Toko Puppets Skateboard Semarang Menggunakan Tableau”.
[5] T. Aristi, S. Muharni, A. Perdana, and Sulistiyanto, “Pemanfaatan Google Data Studio untuk Visualisasi Data Bagi Kepala Gudang UD Salim Abadi,” vol. 2, no. 2, pp. 67–72, 2021.
[6] D.  Naista  and  M.  S.  Hasibuan,  “Visualisasi  Data  Hasil  Uji  Kompetensi  Jurusan  Rekayasa Perangkat  Lunak  SMK  Negeri  3  Metro  Oleh  Dinas  Perindustrian  dan  Perdagangan  Provinsi Lampung 2021,” pp. 115–122, 2022.
[7] M. Radhi, D. Ryan, H. Sitompul, S. H. Sinurat, and E. Indra, “Analisis Big Data dengan Metode Exploratory Data Analysis (EDA) dan Metode Visualisasi Menggunakan Jupyter Notebook,” vol. 4, no. 2, pp. 2–6, 2021.
[8] B. All Habsy, N. Mufidha, C. Shelomita, I. Rahayu, and M. Ilham Muckorobin, “Filsafat Dasar dalam Konseling Psikoanalisis : Studi Literatur,” Indones.  J.  Educ.  Couns. ,  vol.  7,  no.  2,  pp. 189–199, 2023, doi: 10.30653/001.202372.266.
[9] H. Nuraliza, O. N. Pratiwi, and F. Hamami, “Analisis Sentimen IMBd Film Review Dataset Menggunakan Support  Vector  Machine (SVM)  dan  Seleksi  Feature  Importance,” J.  Mirai Manaj. , vol. 7, no. 1, pp. 1–17, 2022.
[10] N.  K.  Zuhal,  “ Study  Comparison  K-Means  Clustering  dengan  Algoritma  Hierarchical Clustering ,” Pros.  Semin.  Nas.  Teknol.  dan  Sains ,  vol.  1,  pp.  200–205,  2022,  [Online]. Available: https://jurnal.dharmawangsa.ac.id/index.php/djtechno/article/view/966/867
[11] G.  Gustientiedina,  M.  H.  Adiya,  and  Y.  Desnelita,  “Penerapan  Algoritma K-Means untuk Clustering Data Obat-Obatan,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 17–24, 2019, doi: 10.25077/teknosi.v5i1.2019.17-24.
[12] D.  Subuh  and  W.  Yasman,  “Implementasi  Data  Warehouse  dan  Penerapannya  pada  Toko Magnifique Clothes Dengan Menggunakan Tools Pentaho,” Semin. Nas. Inov. dan Apl. Teknol. di Ind. , pp. 29–36, 2019.
[13] Y. Suhanda, I. Kurniati, and S. Norma, “Penerapan Metode Crisp-DM dengan Algoritma K- Means Clustering untuk Segmentasi Mahasiswa Berdasarkan Kualitas Akademik,” J. Teknol. Inform. dan Komput. , vol. 6, no. 2, pp. 12–20, 2020, doi: 10.37012/jtik.v6i2.299.
[14] B. H. Assyafah and T. D. Yulianti, “Analisis Dataset Menggunakan Sentiment Analysis (Studi Kasus  pada  Tripadvisor),” J.  Strateg. ,  vol.  3,  no.  November,  pp.  320–331,  2021,  [Online]. Available: https://www.kaggle.com/andrewmvd/trip-advisor-hotel-reviews
[15] A. Fahri and Y. Ramdhani, “Visualisasi Data dan Penerapan Machine Learning Menggunakan Decision Tree untuk Keputusan Layanan Kesehatan COVID-19,” J. Tekno Kompak , vol. 17, no.
2, pp. 50–60, 2022, [Online]. Available: https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php /teknokompak/article/view/2438%0Ahttps://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknokompak/art icle/download/2438/1257